JP2014215912A - Analysis system of electronic journal data - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自動取引装置の取引情報を記録した電子ジャーナルデータからデータ分析結果を出力する電子ジャーナルデータの分析システムに関するものである。 The present invention relates to an electronic journal data analysis system for outputting a data analysis result from electronic journal data recording transaction information of an automatic transaction apparatus.
従来、自動取引装置の電子ジャーナルデータを管理するものとして、ＡＴＭ電子化ジャーナルオンライン保管システム（非特許文献１）に記載のものがあった。これは、自動取引装置の取引情報を記録した電子ジャーナルデータから、店番や機番や日付などに基づき該当するジャーナルデータを検索し提供するものである。 Conventionally, there is one described in the ATM electronic journal online storage system (Non-patent Document 1) as one for managing electronic journal data of an automatic transaction apparatus. This is to search and provide corresponding journal data from electronic journal data in which transaction information of an automatic transaction apparatus is recorded based on a store number, a machine number, a date, and the like.
また、自動取引装置の電子ジャーナルデータを利用する技術として、特開２０１１−２１５９９３号公報（特許文献１）に記載のものがあった。これは、自動取引装置個体での取引種別ごとの取引回数から、自動取引装置のユニット別の動作回数を算出し、ユニットごとに障害が発生する危険度を算出するものである。 Moreover, as a technique using the electronic journal data of an automatic transaction apparatus, there existed the thing of Unexamined-Japanese-Patent No. 2011-215993 (patent document 1). This calculates the frequency | count of operation | movement for every unit of an automatic transaction apparatus from the transaction frequency for every transaction classification in an automatic transaction apparatus individual | organism | solid, and calculates the risk of a failure generating for every unit.
自動取引装置の取引情報を記録した電子ジャーナルデータは、自動取引装置個体の取引を記録するデータであり、従来では、非特許文献１に記載されているように、ある店舗の自動取引装置個体やある時刻の自動取引装置個体での取引状況を検索し確認するために利用されている。また、特許文献１に記載されているように、自動取引装置個体での取引回数から、自動取引装置個体の障害発生の危険度を算出するために利用されている。
Electronic journal data in which transaction information of an automatic transaction apparatus is recorded is data for recording a transaction of an automatic transaction apparatus. Conventionally, as described in
自動取引装置の保有事業者は、大量の自動取引装置を広範囲の地域や店舗に分散して保有し、日々、多くの取引者に対して１日中または長時間いつでも取引できる状況でサービス提供しており、自動取引装置の電子ジャーナルデータを集約し、分析することができる分析システムの登場が望まれていた。 Operators possessing a large number of automated transaction equipment are distributed and held in a wide range of regions and stores, and provide services to many traders on a daily basis or at any time for a long time. Therefore, the advent of an analysis system that can aggregate and analyze electronic journal data of automatic transaction devices has been desired.
そこで、本発明の目的は、自動取引装置個体のデータとして記録されてきた電子ジャーナルデータを保有事業者全体で集約し、様々な取引属性をもとに集計値を算出することで、保有事業者全体での自動取引装置による取引傾向や特徴的な取引店舗を出力する電子ジャーナルデータの分析システムを提供することである。 Therefore, the object of the present invention is to aggregate the electronic journal data recorded as data of the automatic transaction apparatus individual for the entire holding company, and calculate the total value based on various transaction attributes, thereby holding the holding company. To provide an electronic journal data analysis system that outputs transaction trends and characteristic transaction stores by an automatic transaction apparatus as a whole.
具体的には、以下の少なくとも１つ以上を実現する電子ジャーナルデータの分析システムを提供することにある。 Specifically, an electronic journal data analysis system that realizes at least one of the following is provided.
・任意の店舗に関して店舗平均と比べて取引件数の少ない時間および該時間で取引件数の多い店舗の提示
・媒体種別ごとに店舗平均取引比率と比べて取引比率が小さい店舗および媒体種別ごとに取引比率が最大となる店舗の提示
・標準のピーク時の取引件数より多い店舗および取引件数の多い時刻の提示、および標準の全時間帯の取引件数より多い店舗および取引件数の多い端末および取引件数の少ない端末の提示
・空き時間の多い店舗の提示
・同一の取引者が行っている連続取引を抽出し、連続取引者リストの提示
・利用者のインタフェイス選択を把握し、他店舗に比べて利用が浸透していない店舗の提示
・取引終了時刻、取引種別情報、および媒体種別情報から、取引店舗または取引端末の価値の提示
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
・ Shows the number of transactions with a small number of transactions compared to the store average for a given store and the stores with a large number of transactions during that time. Presenting stores with the largest number of stores ・ Showing stores with more transactions and times with more transactions than the standard peak, and stores with more stores and transactions with more transactions than the standard number of transactions in all time zones and fewer transactions Presentation of terminals ・ Presentation of stores with a lot of free time ・ Extract continuous transactions performed by the same trader and present a list of continuous traders ・ Understand user interface selection and use compared to other stores Presentation of non-penetrating stores ・ Presentation of value of transaction store or transaction terminal from transaction end time, transaction type information, and medium type information Objects and novel features will become apparent from the description of the specification and the accompanying drawings.
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。 Of the inventions disclosed in the present application, the outline of typical ones will be briefly described as follows.
すなわち、代表的なものの概要は、自動取引装置の取引における取引時刻属性を含む取引属性を記録した電子ジャーナルデータを格納するデータベースと、電子ジャーナルデータの分析処理を行うデータ分析部と、データ分析部での分析結果を出力する出力部と、を備え、データ分析部は、データベースに格納された電子ジャーナルデータを、取引時刻属性に基づいて所定の時間範囲で抽出し、予め取引属性において集計する値の種類を設定し、抽出した電子ジャーナルデータを、設定された集計する値の種類に基づいて集計し、集計結果を取引属性で並び替えて、出力部に出力するものである。 That is, the outline of typical ones is a database that stores electronic journal data that records transaction attributes including transaction time attributes in transactions of automatic transaction apparatuses, a data analysis unit that performs analysis processing of electronic journal data, and a data analysis unit An output unit that outputs an analysis result in the above, a data analysis unit that extracts electronic journal data stored in a database in a predetermined time range based on a transaction time attribute, and previously aggregates the value in the transaction attribute Is set, the extracted electronic journal data is tabulated based on the set type of values to be tabulated, the tabulated results are sorted by transaction attribute, and output to the output unit.
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下の通りである。 The effects obtained by typical ones of the inventions disclosed in the present application will be briefly described as follows.
すなわち、自動取引装置個体のデータとして記録されてきた電子ジャーナルデータを保有事業者全体で集約し、様々な取引属性をもとに集計値を算出することで、保有事業者全体での自動取引装置による取引傾向や特徴的な取引店舗を出力することができ、店舗や自動取引装置の稼働率向上の戦略立案、自行カードなど収益性の高い媒体への切替促進、他行媒体との提携計画の立案、自動取引装置の配置の適正化、利用者の利便性向上、自動振込みサービスへの誘導、自店舗への利用者の誘導、および価値の低い端末の撤収などが可能になる。 That is, the electronic journal data that has been recorded as the data of individual automatic transaction devices is aggregated for the entire holding company, and the total value is calculated based on various transaction attributes, so that the automatic transaction device for the entire holding company Can output transaction trends and characteristic trading stores, promote strategy for improving the operating rate of stores and automatic transaction equipment, promote switching to highly profitable media such as own cards, and plan for tie-ups with other media It is possible to plan, optimize the arrangement of automatic transaction devices, improve user convenience, guide to automatic transfer services, guide users to their stores, and withdraw low-value terminals.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that components having the same function are denoted by the same reference symbols throughout the drawings for describing the embodiment, and the repetitive description thereof will be omitted.
＜電子ジャーナルデータの分析システムの全体構成＞
図１〜図３により、本発明の一実施の形態に係る電子ジャーナルデータの分析システムの全体構成について説明する。図１は本発明の一実施の形態に係る電子ジャーナルデータの分析システムの全体構成を示す構成図であり、後述する実施の形態１〜７で共通で使用される構成である。図２は図１に示す電子ジャーナルデータのデータ形式の一例を示す図、図３は図１に示すマスタのデータ形式の一例を示す図である。
<Overall configuration of e-journal data analysis system>
The overall configuration of an electronic journal data analysis system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a configuration diagram showing the overall configuration of an electronic journal data analysis system according to an embodiment of the present invention, and is a configuration commonly used in
図１において、電子ジャーナルデータの分析システムは、自動取引装置の取引データを格納した電子ジャーナルデータ１００のデータベース、設定情報などを入力する入力装置１０１、電子ジャーナルデータのデータ分析処理を行うデータ分析部１０２、分析結果を出力する出力部である出力装置１０３、およびマスタデータを格納したマスタ１０４のデータベースが、それぞれバス１０５を介して接続されている。
In FIG. 1, an electronic journal data analysis system includes a database of
データ分析部１０２は、データ抽出部１０６、取引件数集計部１０７、平均取引件数集計部１０８、順位算出部１０９、取引件数比較部１１０、データ成形部１１１、処理時間算出部１１２、連続取引算出部１１３、インタフェイス選択算出部１１４、および取引端末価値算出部１１５の各処理部で構成され、各処理部の動作により、データ分析部１０２でのデータ分析処理が行われる。
The
データ抽出部１０６は、電子ジャーナルデータ１００からデータを抽出し、取引件数集計部１０７は、抽出したデータから取引件数を集計し、平均取引件数集計部１０８は、抽出したデータから店舗平均取引件数を算出する。また、順位算出部１０９は、取引件数の順位を算出し、取引件数比較部１１０は、取引件数と店舗平均取引件数の差分を算出し、データ成形部１１１は、集計結果を異なる形の集計結果に成形する。
The
また、処理時間算出部１１２は、取引終了時刻と取引開始時刻の差分より処理時間を算出し、連続取引算出部１１３は、同一の取引者が行っている連続取引の回数を算出し、インタフェイス選択算出部１１４は、取引端末のインタフェイスが選択された利用件数を算出し、取引端末価値算出部１１５は、取引店舗または取引端末の価値を算出する。
The processing
なお、データ分析部１０２内の各処理部は、例えば、データ分析部１０２内の記憶部などに記憶された実行プログラムを、データ分析部１０２内の情報処理装置で実行することにより実施される。また、図１においては、データ分析部１０２内には、全ての処理部を示しているが、電子ジャーナルデータの分析項目などにより、必要な処理部で構成するようにしてもよい。
Each processing unit in the
電子ジャーナルデータ１００のデータ形式は、図２に示すように、項目として、例えば、取引開始時刻、取引終了時刻、店舗ＩＤ、端末ＩＤ、媒体種別、取引種別、取引者名、およびインタフェイス選択の取引属性の情報が格納されている。取引開始時刻および取引終了時刻は取引時刻属性、店舗ＩＤは取引店舗属性、端末ＩＤは取引端末属性、媒体種別は取引媒体種別属性を表している。
As shown in FIG. 2, the data format of the
また、電子ジャーナルデータ１００は、全ての項目が格納されるのではなく、取引終了時刻および店舗ＩＤの情報のみが格納されたり、取引終了時刻および店舗ＩＤと、取引開始時刻、端末ＩＤ、媒体種別、取引種別、取引者名、およびインタフェイス選択の少なくとも１つ以上の情報が格納されるようにしてもよい。
The
マスタ１０４のデータ形式は、図３に示すように、項目として、例えば、店舗ＩＤ、店舗内の自動取引装置の台数、店舗所在地の緯度の情報、および店舗所在地の経度の情報が格納されている。店舗所在地の緯度の情報および店舗所在地の経度の情報は、取引店舗位置属性を表している。
As shown in FIG. 3, the data format of the
（実施の形態１）
次に、図４〜図１０により、本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図４は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図５は図４に示すステップＳ２１０の詳細動作を示すフローチャート、図６は図４に示すステップＳ２２０の詳細動作を示すフローチャートである。
(Embodiment 1)
Next, the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to
また、図７および図８は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図９および図１０は本発明の実施の形態１に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。
7 and 8 are examples of tables held during the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to
なお、実施の形態１においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻および店舗ＩＤが格納されているものとする。
In the first embodiment, it is assumed that at least transaction end time and store ID are stored as data of the
図４に示すように、まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻、または入力装置１０１より受け取る時間範囲である指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２００）。
As shown in FIG. 4, first, in the
そして、時間ごとに、店舗平均取引件数から任意店舗の取引件数を引いた差分を計算し、時間ごとの差分を比較し、差分が最大である時間を算出し、差分が最大である時間と該時間における任意店舗の取引件数および店舗平均取引件数を出力する（ステップＳ２１０）。 Then, for each time, a difference obtained by subtracting the number of transactions of an arbitrary store from the store average transaction number is calculated, the difference for each time is compared, the time when the difference is the maximum is calculated, and the time when the difference is the maximum and the time The number of transactions at an arbitrary store and the average number of transactions at a store in time are output (step S210).
そして、ステップＳ２１０で算出した差分が最大である時間で、全ての店舗の取引件数を計算し、店舗ごとの取引件数を比較し、取引件数が最大である店舗を算出し、取引件数が最大である店舗と該店舗の取引件数を出力する（ステップＳ２２０）。 Then, in the time when the difference calculated in step S210 is the maximum, the number of transactions of all stores is calculated, the number of transactions for each store is compared, the store having the maximum number of transactions is calculated, and the number of transactions is the maximum. A certain store and the number of transactions of the store are output (step S220).
次に、図４に示すステップＳ２１０の詳細を、図５のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、ステップＳ２００で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードから、予め設定された指定店舗、または入力装置１０１より受け取る指定店舗に一致する店舗ＩＤをもつレコードを抽出する（ステップＳ２１１）。
Next, details of step S210 shown in FIG. 4 will be described using the flowchart of FIG. First, the
そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２１１で抽出した各レコードの年月日時分秒の情報を含む取引終了時刻［以下、取引終了時刻（年月日時分秒）と呼ぶ］の情報の中で、時間の情報を含む時刻［以下、時刻（時）と呼ぶ］を比較し、同じ時刻（時）であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２１２）。
Then, in the transaction
ステップＳ２１２では、例えば、図７（ａ）に示す、時刻（時）およびカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図７（ａ）に示す例では、時刻（時）が１０時〜１４時の範囲の取引件数が保持されている。 In step S212, for example, a table including two items of time (hour) and the number of transactions as a count result shown in FIG. In the example shown in FIG. 7A, the number of transactions in the time range of 10:00 to 14:00 is held.
そして、平均取引件数集計部１０８において、ステップＳ２００で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの取引終了時刻（年月日時分秒）の時刻（時）を比較し、同じ時刻（時）であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする。次に、マスタ１０４のレコード数をカウントして店舗数を算出する。そして、グループごとにグループに含まれるレコード数のカウント結果を店舗数で割って、店舗平均取引件数を算出する（ステップＳ２１３）。
Then, the average transaction
ステップＳ２１３では、例えば、図７（ｂ）に示す、時刻（時）および店舗平均取引件数の２項目からなる表を保持する。図７（ｂ）に示す例では、時刻（時）が１０時〜１４時の範囲の店舗平均取引件数が保持されている。 In step S213, for example, a table including two items of time (hours) and the average number of store transactions shown in FIG. In the example shown in FIG. 7B, the average number of transactions in the store where the time (hour) is in the range from 10:00 to 14:00 is held.
そして、時刻をキーにして、同じ時刻（時）に対するステップＳ２１２で集計した取引件数とステップＳ２１３で集計した店舗平均取引件数を１レコードした、例えば、図７（ｃ）に示す、時刻（時）、取引件数、店舗平均取引件数の３項目をもつ１つの表にまとめる。該表において、時刻（時）ごとに取引件数と店舗平均取引件数の差分を算出して、図７（ｄ）に示すような、時刻（時）、取引件数、店舗平均取引件数、取引件数と店舗平均取引件数の差分の４項目をもつ表を保持する（ステップＳ２１４）。 Then, using the time as a key, one record of the number of transactions totaled in step S212 and the average number of store transactions totaled in step S213 for the same time (hour) is recorded, for example, the time (hour) shown in FIG. , The number of transactions and the average number of transactions in the store are summarized in one table. In the table, the difference between the number of transactions and the average number of store transactions is calculated for each time (hour), and the time (hour), the number of transactions, the average number of transactions in the store, the number of transactions, as shown in FIG. A table having four items of differences in the average number of transactions in the store is held (step S214).
図７（ｄ）に示す例では、取引件数と店舗平均取引件数の差分が、１０時が１５、１１時が１８、１２時が２０、１３時が３０、１４時が−８となっており、１３時が取引件数が店舗平均取引件数よりも少なく、さらに取引件数と店舗平均取引件数の差分が最大となっている。 In the example shown in FIG. 7D, the difference between the number of transactions and the average store transaction number is 15 at 10:00, 18 at 11:00, 20 at 12:00, 30 at 13:00, and -8 at 14:00. At 13:00, the number of transactions is less than the average number of transactions in the store, and the difference between the number of transactions and the average number of transactions in the store is the largest.
そして、取引件数比較部１１０において、全時刻（時）の取引件数と店舗平均取引件数の差分を比較し、取引件数と店舗平均取引件数の差分が最大となる時刻（時）を算出し、該時刻（時）および該時刻（時）における取引件数、店舗平均取引件数を出力する（ステップＳ２１５）。
Then, in the transaction
ステップＳ２１５での出力方法としては、例えば、図９に示す、取引件数を縦軸（１軸）１２０、店舗平均取引件数を縦軸（２軸）１２１、時刻（時）を横軸１２２にとり、取引件数と店舗平均取引件数の差分が最大となる時刻（時）をハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１２３で、出力装置１０３に表示する。
As an output method in step S215, for example, as shown in FIG. 9, the number of transactions is taken on the vertical axis (one axis) 120, the average number of store transactions is taken on the vertical axis (two axes) 121, and the time (hour) is taken on the horizontal axis 122. The time (hour) at which the difference between the number of transactions and the average number of transactions in the store is maximized is displayed on the
図９に示す例では、取引件数の縦軸（１軸）１２０が棒グラフ、店舗平均取引件数の縦軸（２軸）１２１が折れ線グラフで表示され、差分が最大となる時刻（時）の棒グラフがハイライト表示として強調され、さらに、折れ線グラフからの矢印表示で差分が強調されている。 In the example shown in FIG. 9, the vertical axis (1 axis) 120 of the number of transactions is displayed as a bar graph, the vertical axis (2 axes) 121 of the store average transaction number is displayed as a line graph, and the bar graph of the time (hour) at which the difference becomes maximum. Is highlighted as a highlight display, and further, the difference is emphasized by an arrow display from the line graph.
次に、図４に示すステップＳ２２０の詳細を、図６のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、ステップＳ２００で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードより、ステップＳ２１５で算出した取引件数と店舗平均取引件数の差分が最小となる時刻（時）の範囲に取引終了時刻が含まれるレコードを抽出する（ステップＳ２２１）。
Next, details of step S220 shown in FIG. 4 will be described using the flowchart of FIG. First, in the
そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２２１で抽出した電子ジャーナルデータ１００の各レコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤであるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２２２）。
Then, the transaction
ステップＳ２２２では、例えば、図８（ａ）に示す、店舗ＩＤおよびカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図８（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗の取引件数が保持されている。 In step S222, for example, a table composed of two items of a store ID and the number of transactions as a count result shown in FIG. In the example shown in FIG. 8A, the number of transactions of stores with store IDs A, B, and C is held.
そして、順位算出部１０９において、ステップＳ２２２で保持している店舗ＩＤおよび取引件数の表を、取引件数の多い順にソートし（ステップＳ２２３）、例えば、図８（ｂ）に示す、ソート後の店舗ＩＤおよび取引件数の表を保持する。図８（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＢ、Ｃ、Ａの順でソートされている。
Then, the
そして、平均取引件数集計部１０８において、ステップＳ２２１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコード数をカウントし、マスタ１０４のレコード数をカウントして店舗数を算出し、レコード数のカウント結果を店舗数で割って、店舗平均取引件数を算出する（ステップＳ２２４）。
Then, the average transaction
そして、ステップＳ２２３でソートした店舗ＩＤおよび取引件数の表に、１項目を追加し、店舗をキーにして、表の全レコードに対して追加した１項目へステップＳ２２４で算出した店舗平均取引件数を挿入し、例えば、図８（ｃ）に示す、店舗ＩＤ、取引件数、および店舗平均取引件数の３項目からなる表を保持する（ステップＳ２２５）。図８（ｃ）に示す例では、ソートされた店舗ＩＤがＢ、Ｃ、Ａの店舗に対して、取引件数および店舗平均取引件数が保持されている。 Then, one item is added to the table of the store ID and the number of transactions sorted in step S223, and the store average transaction number calculated in step S224 is added to one item added to all the records in the table using the store as a key. For example, a table including three items of store ID, number of transactions, and average number of transactions shown in FIG. 8C is held (step S225). In the example illustrated in FIG. 8C, the number of transactions and the average number of transactions of stores are held for the stores whose sorted store IDs are B, C, and A.
そして、取引件数比較部１１０において、店舗ＩＤ、取引件数、店舗平均取引件数の３項目からなる表に関して、取引件数を比較し、最大の取引件数を抽出し、最大の取引件数をもつ店舗ＩＤを出力する（ステップＳ２２６）。
And in the transaction
ステップＳ２２６での出力方法としては、例えば、図１０に示す、取引件数を縦軸（１軸）１２４、店舗平均取引件数を縦軸（２軸）１２５、店舗ＩＤを横軸１２６にとり、取引件数が最大となる店舗ＩＤをハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１２７で、出力装置１０３に表示する。
As an output method in step S226, for example, as shown in FIG. 10, the vertical axis (one axis) 124 represents the number of transactions, the vertical axis (two axes) 125 represents the average number of stores, and the horizontal axis 126 represents the store ID. Is displayed on the
図１０に示す例では、取引件数の縦軸（１軸）１２４が棒グラフ、店舗平均取引件数の縦軸（２軸）１２５が折れ線グラフで表示され、取引件数が最大となる店舗ＩＤの棒グラフがハイライト表示として強調されている。 In the example shown in FIG. 10, the vertical axis (1 axis) 124 of the number of transactions is displayed as a bar graph, the vertical axis (2 axes) 125 of the average number of transactions is displayed as a line graph, and the bar graph of the store ID with the maximum number of transactions is displayed. Highlighted as highlighted.
このように本実施の形態では、任意の店舗ＩＤに関して店舗平均取引件数と比べて取引件数の少ない時刻（時）を提示すること、および、該時刻（時）において取引件数が多い店舗ＩＤを提示することができ、例えば、指定時刻を時間外取引時刻に設定することで、時間外取引の少ない店舗で時間外取引の多い店舗を参考にした時間外取引を増やすための戦略立案が可能になる。 As described above, in this embodiment, the time (hour) when the number of transactions is smaller than the average number of transactions for the store for any store ID is presented, and the store ID with the large number of transactions is presented at the time (hour). For example, by setting the designated time as the overtime transaction time, it becomes possible to plan a strategy to increase overtime transactions with reference to stores with many overtime transactions in stores with few overtime transactions .
（実施の形態２）
次に、図１１〜図１８により、本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図１１は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図１２は図１１に示すステップＳ２４０の詳細動作を示すフローチャート、図１３は図１１に示すステップＳ２５０の詳細動作を示すフローチャートである。また、図１４〜図１６は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図１７および図１８は本発明の実施の形態２に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。
(Embodiment 2)
Next, the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to
なお、実施の形態２においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、店舗ＩＤおよび媒体種別が格納されているものとする。
In the second embodiment, at least transaction end time, store ID, and medium type are stored as data of the
図１１に示すように、まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲、または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２３０）。
As shown in FIG. 11, first, the
そして、媒体種別が自行、他行、およびクレジットの各々で、店舗平均取引比率と取引比率を比較し、店舗平均取引比率よりも低い取引比率の店舗を出力する（ステップＳ２４０）。そして、媒体種別が自行、他行、およびクレジットの各々で、取引比率の高い店舗を出力する（ステップＳ２５０）。 Then, the store average transaction ratio is compared with the transaction ratio for each of the medium type of the bank, the other bank, and the credit, and a store having a transaction ratio lower than the store average transaction ratio is output (step S240). Then, a store with a high transaction ratio is output for each of the medium type of the bank, the other bank, and the credit (step S250).
次に、図１１のステップＳ２４０の詳細を、図１２のフローチャートを用いて説明する。まず、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２３０で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤであるレコードをグループ化する。
Next, details of step S240 of FIG. 11 will be described using the flowchart of FIG. First, the transaction
さらに、該グループにおいて、媒体種別を比較し、同じ媒体種別であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、例えば、図１４（ａ）に示す、店舗ＩＤを横、媒体種別を縦の項目にとった、レコード数のカウント結果である取引件数を値にもつマトリックス表を保持する。図１４（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの店舗に対して、それぞれ、自行、他行、クレジットの取引件数が保持されている。 Further, in the group, the medium types are compared, the records having the same medium type are grouped, the number of records included in the group is counted for each group, for example, the store ID shown in FIG. Holds a matrix table whose value is the number of transactions, which is the result of counting the number of records, with the medium type as a vertical item. In the example shown in FIG. 14A, the number of transactions of own bank, other bank, and credit is held for stores with store IDs A, B, C, D, and E, respectively.
そして、マトリックス表の各店舗ＩＤのレコードに対して、１要素の取引件数を全要素の取引件数の合計で割った取引比率を算出し、例えば、図１４（ｂ）に示す、店舗ＩＤを横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率を値にもつマトリックス表を保持する（ステップＳ２４１）。図１４（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの店舗に対して、それぞれ、自行、他行、クレジットの取引比率が保持されている。 Then, a transaction ratio obtained by dividing the number of transactions of one element by the total number of transactions of all elements is calculated for each store ID record in the matrix table. For example, the store ID shown in FIG. Then, a matrix table having a transaction ratio as a value and a medium type as a vertical item is held (step S241). In the example shown in FIG. 14B, the transaction ratios of the own bank, the other bank, and the credit are held for the stores having store IDs A, B, C, D, and E, respectively.
そして、平均取引件数集計部１０８において、ステップＳ２３０で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの媒体種別を比較し、同じ媒体種別であるレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、例えば、図１５（ａ）に示す、媒体種別およびレコード数のカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図１５（ａ）に示す例では、媒体種別が、自行、他行、クレジットについて、それぞれの取引件数が保持されている。
Then, the average transaction
そして、表の取引件数のカラムの１要素を全要素の合計で割った店舗平均取引比率を算出し、例えば、図１５（ｂ）に示す、媒体種別および店舗平均取引比率の２項目からなる表を保持する（ステップＳ２４２）。図１５（ｂ）に示す例では、媒体種別が、自行、他行、およびクレジットについて、それぞれの店舗平均取引比率が保持されている。 Then, the store average transaction ratio obtained by dividing one element in the column of the number of transactions in the table by the sum of all the elements is calculated. For example, a table including two items of medium type and store average transaction ratio shown in FIG. Is held (step S242). In the example shown in FIG. 15B, the store average transaction ratio is held for the medium type of the bank, the other bank, and the credit.
そして、図１４（ｂ）に示す、店舗ＩＤを横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率を値にもつマトリックス表に対して、横の項目に店舗平均を追加し、マトリックス表の媒体種別と一致する店舗平均取引比率を、図１５（ｂ）に示す、媒体種別および店舗平均取引比率の２項目からなる表から挿入する。 14B, the store average is added to the horizontal item with respect to the matrix table having the transaction ratio as the value and the store ID as the horizontal item and the medium type as the vertical item. The store average transaction ratio that matches the medium type is inserted from the table of two items of medium type and store average transaction ratio shown in FIG.
そして、例えば、図１５（ｃ）に示すような、店舗ＩＤおよび店舗平均を横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率および店舗平均取引比率を値にもつマトリックス表を保持する（ステップＳ２４３）。図１５（ｃ）に示す例では、店舗平均および店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの店舗に対して、自行、他行、クレジットのそれぞれの取引比率が保持されている。 Then, for example, as shown in FIG. 15C, a matrix table having the transaction ratio and the store average transaction ratio as values, with the store ID and store average as horizontal items and the medium type as vertical items is held (step S243). In the example shown in FIG. 15C, the transaction ratios of the own bank, the other bank, and the credit are held for the stores whose store averages and store IDs are A, B, C, D, and E.
そして、取引件数比較部１１０において、図１５（ｃ）に示す、マトリックス表の媒体種別のカラムごとに、店舗平均の店舗平均取引比率と各店舗ＩＤの取引比率を比較し、店舗平均取引比率より小さい取引比率の店舗を出力する（ステップＳ２４４）。
Then, in the transaction
ステップＳ２４４での出力方法としては、例えば、図１７に示す、分類１３２として、店舗ＩＤおよび店舗平均をとり、店舗ＩＤおよび店舗平均の系列１３３に媒体種別をとり、媒体種別の各々において取引比率が店舗平均取引比率より小さい箇所をハイライト表示として強調した複数円グラフ１３４で、出力装置１０３に表示する。
As an output method in step S244, for example, as shown in FIG. 17, as the
図１７に示す例では、店舗平均の自行、他行、クレジットのそれぞれの取引比率に対して、各店舗において、取引比率が店舗平均取引比率より小さい箇所の円グラフがハイライト表示として強調されている。図１７に示す例では、店舗Ａが自行、店舗Ｂがクレジット、店舗Ｃが自行およびクレジット、店舗Ｄが自行および他行、店舗Ｅが自行およびクレジットの箇所がハイライト表示として強調されている。 In the example shown in FIG. 17, the pie chart of the portion where the transaction ratio is smaller than the store average transaction ratio is highlighted as a highlighted display in each store with respect to the store average own bank, other bank, and credit transaction ratios. Yes. In the example shown in FIG. 17, the store A is self-owned, the store B is credited, the store C is self-owned and credited, the store D is self-owned and other banks, and the store E is self-owned and credited as highlighted.
次に、図１１のステップＳ２５０の詳細を、図１３のフローチャートを用いて説明する。まず、データ成形部１１１において、ステップＳ２４３で保持した店舗ＩＤおよび店舗平均を横、媒体種別を縦の項目にとった、取引比率および店舗平均取引比率を値にもつ、図１６に示すマトリックス表１２８を、図１６に示す媒体種別ごとのデータ１２９に分割し、図１６に示すデータ１２９の店舗平均を縦の項目に移動し、店舗平均の項目の全ての要素に店舗平均取引比率を挿入した、店舗ＩＤ、取引比率、店舗平均取引比率の３項目からなる図１６に示すデータ１３０に成形する（ステップＳ２５１）。
Next, details of step S250 of FIG. 11 will be described using the flowchart of FIG. First, in the
そして、順位算出部１０９において、図１６に示す媒体種別ごとにデータ１３０の全てのレコードの取引比率を比較し、取引比率の大きい順にソートし、取引比率の大きい順にソートした図１６に示すデータ１３１を保持する（ステップＳ２５２）。そして、媒体種別ごとに、取引比率が最大となる店舗ＩＤを出力する（ステップＳ２５３）。
Then, the
ステップＳ２５３での出力方法としては、例えば、図１８に示す、媒体種別ごとに、取引比率を縦軸（１軸）１３５、店舗平均取引比率を縦軸（２軸）１３６、店舗ＩＤを横軸１３７にとり、取引比率が最大となる店舗ＩＤをハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１３８で、出力装置１０３に表示する。
As an output method in step S253, for example, for each medium type shown in FIG. 18, the transaction ratio is the vertical axis (one axis) 135, the store average transaction ratio is the vertical axis (two axes) 136, and the store ID is the horizontal axis. For 137, the store ID with the maximum transaction ratio is displayed on the
図１８に示す例では、取引比率の縦軸（１軸）１３５が棒グラフ、店舗平均取引比率の縦軸（２軸）１３６が折れ線グラフで表示され、取引比率が最大となる店舗の棒グラフがハイライト表示として強調される。 In the example shown in FIG. 18, the vertical axis (one axis) 135 of the transaction ratio is displayed as a bar graph, the vertical axis (two axes) 136 of the store average transaction ratio is displayed as a line graph, and the bar graph of the store having the maximum transaction ratio is high. Emphasized as a light display.
このように、本実施の形態では、媒体種別ごとに店舗平均取引比率と比べて取引比率が小さい店舗ＩＤを提示すること、および、媒体種別ごとに取引比率が最大となる店舗ＩＤを提示することができ、例えば、自行の取引比率が大きい店舗を参考にした、自行の取引比率が店舗平均取引比率よりも小さい店舗における自行媒体への切替促進計画の立案が可能になる。 Thus, in this embodiment, presenting a store ID having a smaller transaction ratio than the store average transaction ratio for each medium type, and presenting a store ID having the maximum transaction ratio for each medium type. For example, it is possible to make a plan for promoting the switching to the own medium in a store where the own transaction rate is smaller than the average store transaction rate with reference to a store having a large own transaction rate.
（実施の形態３）
次に、図１９〜図２６により、本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図１９は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図２０は図１９に示すステップＳ２６０の詳細動作を示すフローチャート、図２１は図１９に示すステップＳ２７０の詳細動作を示すフローチャート、図２２は図１９に示すステップＳ２８０の詳細動作を示すフローチャートである。また、図２３および図２４は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図２５および図２６は本発明の実施の形態３に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。
(Embodiment 3)
Next, the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to
なお、実施の形態３においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、および店舗ＩＤおよび端末ＩＤが格納されているものとする。
In the third embodiment, it is assumed that at least the transaction end time, the store ID, and the terminal ID are stored as the data of the
図１９に示すように、まず、標準取引件数と取引件数を比較し、標準取引件数よりも取引件数が多い店舗ＩＤを出力し（ステップＳ２６０）、時刻（時）ごとの取引件数を比較し、取引件数が多い時刻（時）を出力し（ステップＳ２７０）、端末ＩＤごとの累積取引件数を比較し、累積取引件数が多い端末ＩＤおよび累積取引件数が少ない端末ＩＤを出力する（ステップＳ２８０）。 As shown in FIG. 19, first, the number of transactions is compared with the number of standard transactions, the store ID having a larger number of transactions than the number of standard transactions is output (step S260), the number of transactions for each time (hour) is compared, The time (hour) when the number of transactions is large is output (step S270), the cumulative number of transactions for each terminal ID is compared, and the terminal ID with a large cumulative transaction number and the terminal ID with a small cumulative transaction number are output (step S280).
次に、図１９のステップＳ２６０の詳細を、図２０のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲、または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２６１）。
Next, details of step S260 in FIG. 19 will be described using the flowchart in FIG. First, the
そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２６１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、取引件数を算出する。
Then, the transaction
そして、予め設定された単位時間または入力装置１０１より受け取る単位時間、およびマスタ１０４の台数を用いて、店舗ＩＤごとに単位時間当り１台当りの取引件数（以下、全時間帯の取引件数と呼ぶ）を集計する（ステップＳ２６２）。ステップＳ２６２では、例えば、図２３（ａ）に示す、店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数の２項目からなる表を保持する。図２３（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗に対して、それぞれの全時間帯の取引件数が保持されている。
Then, using the preset unit time or the unit time received from the
そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２６１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、さらに、取引終了時刻（年月日時分秒）の時刻（時）を比較し、同じ時刻（時）のレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、取引件数を算出する（ステップＳ２６３）。
Then, in the transaction
そして、予め設定された閾値または入力装置１０１より受け取る閾値を用いて、取引件数と閾値を比較し、店舗ＩＤごとに閾値より多い取引件数の時刻（時）と一致する時刻（時）をもつ取引終了時刻（年月日時分秒）を含むレコードを、ステップＳ２６１で抽出した電子ジャーナルデータ１００から抽出する（ステップＳ２６４）。
Then, the transaction number is compared with the threshold value using a preset threshold value or a threshold value received from the
そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２６４で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントし、取引件数を算出する。
Then, the transaction
そして、予め設定された単位時間または入力装置１０１より受け取る単位時間、およびマスタ１０４の台数を用いて、店舗ＩＤごとに単位時間当り１台当りの取引件数（以下、ピーク時の取引件数と呼ぶ）を集計する（ステップＳ２６５）。ステップＳ２６５では、例えば、図２３（ｂ）に示す、店舗ＩＤ、ピーク時の取引件数の２項目からなる表を保持する。図２３（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗に対して、それぞれのピーク時の取引件数が保持されている。
Then, using the preset unit time or the unit time received from the
そして、ステップＳ２６２で保持した店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数の２項目からなる表に、ピーク時の取引件数の項目を追加し、ステップＳ２６５で保持した店舗ＩＤ、ピーク時の取引件数の２項目からなる表より、店舗ＩＤが一致するレコードのピーク時の取引件数を挿入する。 And the item of the number of transactions at the peak is added to the table consisting of the two items of the store ID held at step S262 and the number of transactions at all times, and the store ID held at step S265 and 2 of the number of transactions at the peak are stored. From the table consisting of items, the number of transactions at the peak of the record with the matching store ID is inserted.
さらに、この表に２項目を追加し、予め設定された全時間帯の標準取引件数およびピーク時の標準取引件数、または入力装置１０１より受け取る全時間帯の標準取引件数およびピーク時の標準取引件数を挿入する（ステップＳ２６６）。
In addition, two items are added to this table, and the number of standard transactions in all time zones and the number of standard transactions at peak times, or the number of standard transactions in all time zones and the number of standard transactions in peak times received from the
ステップＳ２６６では、図２３（ｃ）に示す、店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数、ピーク時の取引件数、全時間帯の標準取引件数、およびピーク時の標準取引件数の５項目からなる表を保持する。図２３（ｃ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃの店舗に対して、それぞれの、全時間帯の取引件数、ピーク時の取引件数、全時間帯の標準取引件数、およびピーク時の標準取引件数が保持されている。 In step S266, the table shown in FIG. 23 (c) is composed of five items: store ID, number of transactions in all time zones, number of transactions at peak hours, number of standard transactions in all time zones, and number of standard transactions at peak times. Hold. In the example shown in FIG. 23 (c), for stores with store IDs A, B, and C, the number of transactions at all times, the number of transactions at peak time, the number of standard transactions at all times, and the peak The standard number of transactions at the time is retained.
そして、取引件数比較部１１０において、店舗ＩＤ、全時間帯の取引件数、ピーク時の取引件数、全時間帯の標準取引件数、ピーク時の標準取引件数の５項目からなる表の全時間帯の取引件数を比較し、最大の全時間帯の取引件数を算出し、最大の全時間帯の取引件数と全時間帯の標準取引件数を比較し、最大の全時間帯の取引件数の方が多ければ、最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤを出力する。ピーク時の取引件数も同様に、最大のピーク時の取引件数をもつ店舗ＩＤを出力する（ステップＳ２６７）。
Then, in the transaction
ステップＳ２６７および方法として、例えば、図２５（ａ）に示す、取引件数を縦軸（１軸）１３９、標準取引件数を縦軸（２軸）１４１、店舗ＩＤを横軸１４０、縦軸の系列として全時間帯およびピーク時をとり、最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤおよび最大のピーク時の取引件数をもつ店舗ＩＤをハイライト表示として強調した棒と折れ線グラフ１４２で、出力装置１０３に表示する。
As the step S267 and method, for example, as shown in FIG. 25A, the number of transactions is the vertical axis (one axis) 139, the standard number of transactions is the vertical axis (two axes) 141, the store ID is the
図２５に示す例では、取引件数の縦軸（１軸）１３９が棒グラフで表示され、各店舗ＩＤに対して、棒グラフの左側が全時間帯の取引件数、棒グラフの右側がピーク時の取引件数の系列をもち、標準取引件数の縦軸（２軸）１４１の折れ線グラフも、それぞれの棒グラフに対応して、全時間帯の取引件数およびピーク時の取引件数の系列で表示される。そして、全時間帯の取引件数およびピーク時の取引件数の系列で、それぞれ取引件数が最大となる店舗の棒グラフがハイライト表示として強調される。 In the example shown in FIG. 25, the vertical axis (one axis) 139 of the number of transactions is displayed as a bar graph, and for each store ID, the left side of the bar graph is the number of transactions in all time zones, and the right side of the bar graph is the number of transactions at the peak. The line graph of the vertical axis (two axes) 141 of the standard transaction number is also displayed as a series of the number of transactions in all time periods and the number of transactions at the peak corresponding to each bar graph. Then, the bar graph of the store having the maximum number of transactions is highlighted as a highlighted display in the series of the number of transactions in all time periods and the number of transactions at the peak time.
次に、図１９のステップＳ２７０の詳細を、図２１のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻が含まれる電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２７１）。
Next, details of step S270 of FIG. 19 will be described using the flowchart of FIG. First, the
そして、データ抽出部１０６において、ステップＳ２６７で算出した最大のピーク時の取引件数をもつ店舗ＩＤと一致するレコードを、ステップＳ２７１で抽出した電子ジャーナルデータ１００のレコードから抽出する（ステップＳ２７２）。
Then, the
そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ２７２で抽出したレコードの取引終了時刻（年月日時分秒）の時刻（時）を比較し、同じ時刻（時）でグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２７３）。
Then, the transaction
ステップＳ２７３では、例えば、図２３（ｄ）に示す、時刻（時）、レコード数のカウント結果である取引件数の２項目からなる表を保持する。図２３（ｄ）に示す例では、時刻（時）が９時〜１２時の範囲の取引件数が保持されている。 In step S273, for example, a table including two items of time (hour) and the number of transactions, which is the count result of the number of records, illustrated in FIG. In the example shown in FIG. 23 (d), the number of transactions in the range of the time (hour) from 9:00 to 12:00 is held.
そして、取引件数比較部１１０において、時刻（時）、取引件数の２項目からなる表の取引件数を比較し、取引件数が最大となる時刻（時）を出力する（ステップＳ２７４）。ステップＳ２７４および方法としては、例えば、図２５（ｂ）に示す、取引件数を縦軸１４３、時刻（時）を横軸１４４にとり、取引件数が最大となる時刻（時）を強調した折れ線グラフ１４５で、出力装置１０３に表示する。図２５（ｂ）に示す例では、折れ線グラフ１４５における各時刻の値のプロットの表示がハイライト表示として強調されている。
Then, the transaction
次に、図１９のステップＳ２８０の詳細を、図２２のフローチャートを用いて説明する。まず、データ抽出部１０６において、電子ジャーナルデータ１００の全レコードを抽出する（ステップＳ２８１）。そして、取引件数集計部１０７において、電子ジャーナルデータ１００のレコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、さらに、端末ＩＤを比較し、同じ端末ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとにグループに含まれるレコード数をカウントする（ステップＳ２８２）。
Next, details of step S280 in FIG. 19 will be described using the flowchart in FIG. First, the
ステップＳ２８２では、例えば、図２４（ａ）に示す、店舗ＩＤ、端末ＩＤ、レコード数のカウント結果である取引件数の３項目からなる表を保持する。図２４（ａ）に示す例では、店舗ＩＤの端末ＩＤに対して、それぞれの取引件数が保持されている。 In step S282, for example, a table composed of three items of a store ID, a terminal ID, and the number of transactions, which is a count result of the number of records, shown in FIG. In the example shown in FIG. 24A, the number of transactions is held for the terminal ID of the store ID.
そして、ステップＳ２６７で算出した最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤと一致するレコードを、ステップＳ２８２で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表より抽出する（ステップＳ２８３）。ステップＳ２８３では、抽出したレコードを、図２４（ｂ）に示す、店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表に保持する。 Then, a record matching the store ID having the maximum number of transactions in all time periods calculated in step S267 is extracted from the table consisting of the three items of store ID, terminal ID, and number of transactions held in step S282 (step S283). ). In step S283, the extracted record is held in a table composed of three items of store ID, terminal ID, and number of transactions shown in FIG.
図２４（ｂ）に示す例では、ステップＳ２６７で算出した最大の全時間帯の取引件数をもつ店舗ＩＤがＡであるため、店舗ＩＤがＡの店舗の端末ＩＤに対して、それぞれの取引件数が保持されている。 In the example shown in FIG. 24B, since the store ID having the maximum number of transactions in all time periods calculated in step S267 is A, the number of transactions for each terminal ID of the store whose store ID is A. Is held.
そして、取引件数比較部１１０において、ステップＳ２８３で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表の取引件数を比較し、取引件数が最大となる端末ＩＤを出力する（ステップＳ２８４）。
Then, the transaction
ステップＳ２８４での出力方法として、例えば、図２６（ａ）に示す、端末ＩＤを縦軸１４６、取引件数を横軸１４７にとり、取引件数が最大となる端末ＩＤをハイライト表示として強調した横棒グラフ１４８で、出力装置１０３に表示する。図２６（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡの店舗内の端末ＩＤが１の自動取引装置の取引件数が最大であるため、店舗ＩＤがＡの店舗の横棒グラフがハイライト表示として強調されている。
As an output method in step S284, for example, a horizontal bar graph shown in FIG. 26A in which the terminal ID is the
そして、順位算出部１０９において、ステップＳ２８２で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表の取引件数を比較し、取引件数の少ない順に表のレコードをソートする（ステップＳ２８５）。ステップＳ２８５では、例えば、図２４（ｃ）に示す、ソートした店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表を保持する。図２４（ｃ）に示す例では、取引件数の少ない順にソートされ、店舗ＩＤがＢの店舗で端末ＩＤが１の自動取引装置の情報が上位に保持されている。
Then, the
そして、取引件数比較部１１０において、ステップＳ２８５で保持した店舗ＩＤ、端末ＩＤ、取引件数の３項目からなる表より、取引件数が最小となる店舗ＩＤと端末ＩＤの組を出力する（ステップＳ２８６）。
Then, the transaction
ステップＳ２８６での出力方法として、例えば、図２６（ｂ）に示す、店舗ＩＤと端末ＩＤの組を縦軸にとり、取引件数を横軸１５０にとり、取引件数が最小となる店舗ＩＤと端末ＩＤの組をハイライト表示として強調した横棒グラフ１５１で、出力装置１０３に表示する。図２６（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＢの端末ＩＤが１の自動取引装置の取引件数が最小であるため、店舗ＩＤがＢの端末ＩＤが１の横棒グラフがハイライト表示として強調されている。
As an output method in step S286, for example, the pair of store ID and terminal ID shown in FIG. 26B is taken on the vertical axis, the number of transactions is taken on the horizontal axis 150, and the store ID and terminal ID with the smallest number of transactions are taken. A
このように、本実施の形態では、標準のピーク時の取引件数より多い取引件数の店舗を提示すること、および、取引件数の多い時刻を提示することができ、自動取引装置の増設計画の立案が可能になる。また、標準の全時間帯の取引件数より多い取引件数の店舗を提示すること、および、取引件数の多い端末を提示すること、および、取引件数が少ない端末を提示することができ、取引件数が多い端末と少ない端末の入替など自動取引装置の配置計画の立案が可能になる。 As described above, in the present embodiment, it is possible to present a store having a larger number of transactions than the standard number of transactions at the peak time, and to present a time when the number of transactions is large. Is possible. In addition, it is possible to present stores with a greater number of transactions than the standard number of transactions for all time periods, present terminals with a large number of transactions, and present terminals with a small number of transactions. It is possible to create an arrangement plan for automatic transaction devices such as replacement of many terminals and few terminals.
（実施の形態４）
次に、図２７〜図２９により、本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図２７は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図２８は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図２９は本発明の実施の形態４に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。
(Embodiment 4)
Next, the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to
なお、実施の形態４においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引開始時刻、取引終了時刻、店舗ＩＤ、および端末ＩＤが格納されているものとする。
In the fourth embodiment, at least transaction start time, transaction end time, store ID, and terminal ID are stored as data of the
図２７に示すように、まず、データ抽出部１０６において、予め設定された指定時刻の範囲または入力装置１０１より受け取る指定時刻の範囲に取引終了時刻を含む電子ジャーナルデータ１００のレコードを抽出する（ステップＳ２９０）。そして、処理時間算出部１１２において、ステップＳ２９０で抽出した各レコードに、取引終了時刻から取引開始時刻を引いた差分（すなわち、処理時間）の項目を追加する（ステップＳ３００）。
As shown in FIG. 27, first, the
そして、処理時間算出部１１２において、各レコードの店舗ＩＤを比較し、同じ店舗ＩＤのレコードをグループ化し、グループごとに処理時間を足し合わせる（ステップＳ３１０）。
Then, the processing
そして、処理時間算出部１１２において、ステップＳ２９０で受け取った指定時刻の時間幅を算出し、マスタ１０４より店舗ＩＤ、台数を取得し、グループごとに指定時刻の時間幅と台数を掛け合わせた値からステップＳ３１０で足し合わせた処理時間を引いた差分（すなわち、空き時間）を算出する（ステップＳ３２０）。
Then, in the processing
ステップＳ３２０では、例えば、図２８（ａ）に示す、店舗ＩＤ、空き時間の２項目からなる表を保持する。図２８（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの店舗に対して、空き時間が保持されている。 In step S320, for example, a table composed of two items of store ID and vacant time shown in FIG. In the example shown in FIG. 28A, the vacant time is held for stores with store IDs A, B, C, and D.
そして、マスタ１０４より店舗ＩＤ、緯度、および経度を取得し、ステップＳ３２０で保持した店舗ＩＤ、空き時間の２項目からなる表に、同一の店舗ＩＤをもつレコードを対応づけ、図２８（ｂ）に示す、店舗ＩＤ、空き時間、緯度、経度の４項目からなる表を保持する（ステップＳ３３０）。図２８（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの店舗に対して、空き時間と、各店舗の緯度および経度が保持されている。
Then, store ID, latitude, and longitude are acquired from the
そして、ステップＳ３３０で保持した店舗ＩＤ、空き時間、緯度、経度の４項目からなる表の空き時間を比較し、空き時間が最大となる店舗ＩＤを出力する（ステップＳ３４０）。 Then, the free times in the table composed of the four items of store ID, free time, latitude, and longitude held in step S330 are compared, and the store ID that maximizes the free time is output (step S340).
ステップＳ３４０での出力方法として、例えば、図２９（ａ）に示す、緯度を縦軸１５２、経度を横軸１５３、空き時間をバブルの大きさ１５４にとり、空き時間が最大となる店舗をハイライト表示として強調したバブルチャート１５５や、図２９（ｂ）に示す、店舗を縦軸１５６、空き時間を横軸１５７にとり、空き時間が最大となる店舗をハイライト表示として強調した横棒グラフ１５８で、出力装置１０３に表示する。
As an output method in step S340, for example, as shown in FIG. 29 (a), the latitude is the
図２９（ａ）に示す例では、空き時間がバブルの大きさ１５４で表示され、空き時間が最大の店舗ＩＤがＣの店舗がハイライト表示として強調される。また、図２９（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＣの空き時間が最大であるため、店舗ＩＤがＣの店舗の横棒グラフがハイライト表示として強調されている。
In the example shown in FIG. 29 (a), the free time is displayed with the
このように、本実施の形態では、空き時間が、他の店舗に比べてて多い店舗を提示することができ、自動取引装置の利用者が空き時間が多い店舗で取引をするように誘導することが可能となる。 As described above, in this embodiment, it is possible to present a store having a lot of free time compared to other stores, and the user of the automatic transaction apparatus is guided to make a transaction in a store having a lot of free time. It becomes possible.
（実施の形態５）
次に、図３０および図３１により、本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図３０は本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図３１は本発明の実施の形態５に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。
(Embodiment 5)
Next, the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to
なお、実施の形態５においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引開始時刻、取引終了時刻、店舗ＩＤ、取引者名が格納されているものとする。
In the fifth embodiment, it is assumed that at least transaction start time, transaction end time, store ID, and trader name are stored as data of the
図３０に示すように、まず、データ抽出部１０６において、電子ジャーナルデータ１００の中の取引者名の情報が同一のレコードを読み込み、取引開始時間と取引終了時間とから連続取引を判定し、連続する電子ジャーナルデータを抽出する（ステップＳ３５０）。
As shown in FIG. 30, first, the
ここで連続取引とは、例えば、予め定めた連続取引間隔閾値Ｓ0 に対して、前後に隣り合う同一取引者の電子ジャーナルデータから前者の取引終了時間Ｔend（ｎ−１） と後者の取引開始時間Ｔstart（ｎ） とから、取引間隔Ｓ（ｎ）＝Ｔstart（ｎ）−Ｔend（ｎ−１）を算出し、Ｓ（ｎ）が連続取引間隔閾値Ｓ0 よりも小さい場合に２つの取引が連続していると判定することができる。 Here, the continuous transaction refers to, for example, the transaction end time Tend (n-1) of the former and the transaction start time of the latter from the electronic journal data of the same trader adjacent in the front and back with respect to a predetermined continuous transaction interval threshold value S0. From Tstart (n), a transaction interval S (n) = Tstart (n) −Tend (n−1) is calculated. When S (n) is smaller than the continuous transaction interval threshold value S0, two transactions are consecutive. Can be determined.
あるいは、予め定めた期間Ｓ1 に対する連続取引件数閾値ｎ0 に対して、任意の時刻から期間Ｓ1 の長さの間で同一取引者による取引件数ｎ（ｕ）を算出し、連続取引件数閾値ｎ0 よりも取引件数ｎ（ｕ）が大きい場合に取引が連続していると判定することもできる。 Alternatively, the number of transactions n (u) by the same trader is calculated from the arbitrary time to the length of the period S1 with respect to the predetermined threshold value n0 for the continuous transaction number for the period S1. When the number of transactions n (u) is large, it can also be determined that the transactions are continuous.
そして、連続取引算出部１１３において、ステップＳ３５０で連続取引と判定されて抽出された電子ジャーナルデータから同一取引者ｕで連続している取引の集合ｊごとに含まれる取引件数ｎ（ｕ，ｊ）を、数え上げて算出する（ステップＳ３６０）。
Then, in the continuous
そして、予め定めた期間で同一取引者ｕの連続している取引の集合ｊがいくつ存在しているのか示す連続取引回数Ｎ（ｕ）を、抽出した電子ジャーナルデータの取引終了時刻とステップＳ３６０で判定した連続取引判定情報とから数え上げて算出する（ステップＳ３７０）。 Then, the number of consecutive transactions N (u) indicating how many consecutive transaction sets j of the same trader u exist in a predetermined period, the transaction end time of the extracted electronic journal data and the step S360 It counts and calculates from the determined continuous transaction determination information (step S370).
そして、ステップＳ３５０で抽出された全電子ジャーナルデータの店舗ＩＤとステップＳ３７０で数え上げた連続取引回数Ｎ（ｕ）とから、店舗ｓごとの総連続取引回数Ｎ（ｓ）を数え上げて算出する（ステップＳ３８０）。ここでは、連続取引回数Ｎではなく、ステップＳ３６０で数え上げた連続取引件数ｎ（ｕ，ｊ）を店舗ごとに数え上げるようにしてもよい。 Then, the total number of consecutive transactions N (s) for each store s is counted and calculated from the store IDs of all electronic journal data extracted in step S350 and the number of consecutive transactions N (u) counted in step S370 (step). S380). Here, instead of the number N of consecutive transactions, the number of consecutive transactions n (u, j) counted in step S360 may be counted for each store.
そして、ステップＳ３６０で算出した連続取引件数ｎ（ｕ，ｊ）、ステップＳ３７０で算出した連続取引回数Ｎ（ｕ）から同一の取引者が行っている連続取引を示す連続取引者リストを作成し、出力する（ステップＳ３９０）。 Then, a continuous trader list indicating the continuous trades performed by the same trader is created from the number of continuous trades n (u, j) calculated in step S360 and the continuous trade count N (u) calculated in step S370, Output (step S390).
ステップＳ３９０での出力方法として、例えば、図３１（ａ）に示す連続取引者リスト１５９を出力装置１０３に表示する。連続取引者リスト１５９には、連続取引と判定された集合ｊごとに先頭の電子ジャーナルデータの取引開始時刻と最後尾の電子ジャーナルデータの取引終了時刻を抽出し、取引時間帯を表示する。
As an output method in step S390, for example, a
また、ステップＳ３８０で算出した店舗ごとの総連続取引回数Ｎ（ｓ）から、図３１（ｂ）に示す、店舗ＩＤを縦軸１６０、連続取引件数を横軸１６１にとり、店舗別の連続取引回数グラフ１６２で、出力装置１０３に表示する。店舗別の連続取引回数グラフ１６２では総連続取引回数Ｎ（ｓ）の大小関係に基づき順番をソートしておくこともできる。図３１（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤが、Ａ、Ｃ、Ｂの順にソートされている。
Further, from the total number of consecutive transactions N (s) for each store calculated in step S380, the store ID shown in FIG. 31B is taken as the
このように、本実施の形態では、電子ジャーナルデータ１００から同一の取引者が行っている連続取引を抽出し、連続取引者リストを作成することが可能になり、月末などに振込処理などを集中して行う取引者を把握し、また、連続取引が他の店舗よりも多い店舗を把握し、自動振込みサービスなどに誘導することが可能になる。
As described above, in this embodiment, it is possible to extract continuous transactions performed by the same trader from the
（実施の形態６）
次に、図３２〜図３４により、本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図３２および図３３は本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図３４は本発明の実施の形態６に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。
(Embodiment 6)
Next, the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to
なお、実施の形態６においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、店舗ＩＤ、インタフェイス選択が格納されているものとする。
In the sixth embodiment, it is assumed that at least transaction end time, store ID, and interface selection are stored as data of the
図３２に示すように、まず、データ抽出部１０６において、電子ジャーナルデータ１００の中のインタフェイス選択有無情報からインタフェイスが選択された取引の電子ジャーナルデータを抽出する（ステップＳ４００）。
As shown in FIG. 32, first, the
そして、インタフェイス選択算出部１１４において、予め定めた期間での店舗ｓごとのインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ）を、ステップＳ４００で抽出された電子ジャーナルデータの店舗ＩＤから、数え上げて算出する（ステップＳ４１０）。
Then, the interface
そして、予め定めた時間帯ｔでの店舗ｓごとのインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ，ｔ）を、ステップＳ４００で抽出された電子ジャーナルデータの店舗ＩＤと取引終了時刻とから、数え上げて算出する（ステップＳ４２０）。 Then, the usage number n (s, t) for which the interface for each store s in the predetermined time zone t is selected is counted from the store ID and the transaction end time of the electronic journal data extracted in step S400. (Step S420).
そして、ステップＳ４１０で算出したインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ）、またはステップＳ４２０で算出した時間帯ｔでのインタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ，ｔ）から、インタフェイスが選択された取引状況を作成し、出力する（ステップＳ４３０）。 Then, from the usage number n (s) for which the interface calculated in step S410 is selected or the usage number n (s, t) for which the interface in the time zone t calculated in step S420 is selected, the interface is The selected transaction status is created and output (step S430).
ステップＳ４３０での出力方法として、例えば、図３４（ａ）に示す、インタフェイスが選択された利用件数ｎ（ｓ）またはｎ（ｓ，ｔ）の大小関係に基づき順番をソートし、上位または下位の店舗の利用件数ランキング１６３を表示する。 As an output method in step S430, for example, the order is sorted based on the magnitude relation of the number of usages n (s) or n (s, t) for which the interface is selected as shown in FIG. The usage number ranking 163 of the stores is displayed.
図３４（ａ）に示す例では、店舗ＩＤがＦの店舗の利用件数が０で最小、店舗ＩＤがＣの店舗の利用件数が１２０で最大となっている。 In the example shown in FIG. 34 (a), the number of uses of the store with the store ID F is 0 and the minimum, and the number of uses of the store with the store ID C is 120 and the maximum.
または、マスタ１０４に予め記録されている各店舗ｓの緯度、経度の位置情報（ｘｓ，ｙｓ）を読込み、図３４（ｂ）に示す、緯度を縦軸１６４、経度を横軸１６５、利用件数をバブルの大きさ１６６にとり、利用のあった店舗位置を示すバブルチャート１６７を表示する。図３４（ｂ）に示す例では、店舗ＩＤがＡの店舗を中心に店舗が表示されている。
Alternatively, the latitude and longitude position information (xs, ys) of each store s recorded in advance in the
さらに、ここで、インタフェイス選択算出部１１４において、任意の店舗が選択された場合に、その付近店舗のインタフェイスの利用件数の特徴量を算出し、選択された店舗の利用件数ｎ（ｓ）またはｎ（ｓ，ｔ）の値と比較する処理を、図３３を用いて説明する。
Furthermore, when an arbitrary store is selected in the interface
まず、入力装置１０１にて店舗Ｓ１が選択されたか否かを判定する（ステップＳ４４０）。ステップＳ４４０で店舗が選択されなかった場合にはステップＳ４４０に戻る。 First, it is determined whether or not the store S1 is selected by the input device 101 (step S440). If no store is selected in step S440, the process returns to step S440.
そして、ステップＳ４４０で店舗が選択された場合には、マスタ１０４より予め記録されている各店舗ｓの位置情報（ｘｓ，ｙｓ）を読込み、選択された店舗Ｓ1 の位置情報（ｘｓ1 ，ｙｓ1 ）と選択されなかった店舗Ｓi の位置情報（ｘｓi ，ｙｓi ）とを用いて店舗間の距離Ｒi を算出し、少なくとも１つ以上の距離Ｒi が小さい店舗Ｓi を付近店舗として抽出する（ステップＳ４５０）。
When a store is selected in step S440, the location information (xs, ys) of each store s recorded in advance from the
そして、ステップＳ４５０で抽出された店舗Ｓi の利用件数ｎ（ｓi ）またはｎ（ｓi ，ｔ）から、付近店舗の利用件数の特徴量ｎ（ｓ付近）またはｎ（ｓ付近，ｔ）を算出する。ここでは利用件数の特徴量として選択された店舗Ｓi の平均値Σｎ（ｓi ）／ｍまたはΣｎ（ｓi ，ｔ）／ｍを用いる。なお、ｍは付近店舗数である。 Then, the feature quantity n (near s) or n (near s, t) of the number of usages of nearby stores is calculated from the usage number n (si) or n (si, t) of the store Si extracted in step S450. . Here, the average value Σn (si) / m or Σn (si, t) / m of the selected store Si is used as the feature quantity of the number of cases used. Note that m is the number of nearby stores.
そして、選択された店舗の利用件数ｎ（ｓ）またはｎ（ｓ，ｔ）と、ステップＳ４６０で算出した付近店舗の利用件数の特徴量ｎ（ｓ付近）またはｎ（ｓ付近，ｔ）とを比較し、差分を算出し、大小を判定し、出力する（ステップＳ４７０）。 Then, the usage number n (s) or n (s, t) of the selected store and the feature quantity n (near s) or n (near s, t) of the number of usages of the nearby store calculated in step S460 are obtained. Compare, calculate the difference, determine the magnitude, and output (step S470).
ステップＳ４７０での出力方法として、例えば、図３４（ｂ）に、Ａのラベルに差分値も表示し、差分値が負の値の場合には、表示色など表示形態を変更することが考えられる。 As an output method in step S470, for example, in FIG. 34B, the difference value is also displayed on the label A, and if the difference value is a negative value, the display form such as the display color may be changed. .
このように、本実施の形態では、取引端末のインタフェイスに、例えば文字サイズやガイダンスの利用有無やガイダンスの音量などの選択肢がある場合に、電子ジャーナルデータ１００のインタフェイス選択有無の情報から、任意のインタフェイスが選択された取引を抽出し、利用者や利用店舗での利用件数ランキングを把握し、他店舗に比べて利用が浸透していない店舗を抽出して、インタフェイスの利用を誘導することが可能になる。
As described above, in the present embodiment, when there are options such as the character size, the use / non-use of the guidance, and the volume of the guidance in the interface of the transaction terminal, from the information on the presence / absence of the interface selection in the
また、インタフェイスの利用時間帯の情報も抽出することにより、インタフェイスの利用の多い時間帯を把握することが可能になる。 Also, by extracting information on the usage time zone of the interface, it becomes possible to grasp the time zone in which the interface is frequently used.
（実施の形態７）
次に、図３５〜図３８により、本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作について説明する。図３５は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作を示すフローチャート、図３６は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作中に保持される表の一例、図３７は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作に使用される利益単価表および原価表の一例、図３８は本発明の実施の形態７に係る電子ジャーナルデータの分析システムの分析動作で出力される情報の一例を示す図である。
(Embodiment 7)
Next, the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to Embodiment 7 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 35 is a flowchart showing the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to the seventh embodiment of the present invention, and FIG. 36 is held during the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to the seventh embodiment of the present invention. 37 is an example of a profit unit price table and a cost table used for the analysis operation of the electronic journal data analysis system according to Embodiment 7 of the present invention. FIG. 38 is an example of the table according to Embodiment 7 of the present invention. It is a figure which shows an example of the information output by the analysis operation | movement of the analysis system of the electronic journal data which concerns.
なお、実施の形態７においては、電子ジャーナルデータ１００のデータとして、少なくとも、取引終了時刻、取引種別、媒体種別が格納されているものとする。
In the seventh embodiment, it is assumed that at least transaction end time, transaction type, and medium type are stored as data of the
図３５に示すように、まず、データ抽出部１０６において、任意の期間での店舗Ｓｉごとの電子ジャーナルデータを抽出する（ステップＳ４８０）。そして、取引件数集計部１０７において、ステップＳ４８０で抽出した電子ジャーナルデータの取引終了時刻から取引時間帯ｔi を特定し、取引種別情報から取引Ｔi を特定し、取引媒体種別情報から媒体Ｍi を特定し、取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの取引件数ｎｓi（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）を数え上げて算出する（ステップＳ４９０）。ステップＳ４９０では、例えば、図３６に示すような、時間帯、取引種別、取引媒体種別の３項目からなる表を保持する。図３６に示す例では、時間帯ごとに、支払、振込、預入、照会、および記帳の取引種別の取引件数が保持されている。
As shown in FIG. 35, first, the
そして、取引端末価値算出部１１５において、予め記憶された、図３７（ａ）に示す、取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの利益単価表と、図３７（ｂ）に示す、取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの原価表を読込み、ステップＳ４９０で算出した組み合わせごとの取引件数ｎｓi（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）と、利益単価表と原価表から読込まれた組み合わせごとの利益単価ｒ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）と原価ｃ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）とから、各店舗Ｓi ごとに総収入Ｒ（ｓi ）＝Σ｛ｒ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）×ｎｓi （ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）｝と総原価Ｃ（ｓi ）＝Σ｛ｃ（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）×ｎｓi （ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）｝を算出し、総収入Ｒ（ｓi ） と総原価Ｃ（ｓi ） から店舗Ｓi の価値Ｖ（ｓi ） ＝Ｒ（ｓi ） −Ｃ（ｓi ） を算出する（ステップＳ５００）。
Then, in the transaction terminal
そして、マスタ１０４より店舗Ｓi の端末保有台数ａ（ｓi ）を読込み、ステップＳ５００で算出した店舗Ｓi の価値Ｖ（ｓi ） とから、端末１台当りの価値ｖ（ｓi ）＝Ｖ（ｓi ）／ａ（ｓi ）を算出する（ステップＳ５１０）。
Then, the terminal possession number a (si) of the store Si is read from the
そして、ステップＳ５００で算出された店舗Ｓi の価値Ｖ（ｓi ） の最小関係で店舗の順番をソートし、図３８（ａ）に示す、上位または下位の店舗の価値Ｖ（ｓi ）と端末１台当りの価値Ｖ（ｓi ） と端末保有台数ａ（ｓi ）を価値ランキング１７１として、出力装置１０３に表示する。
Then, the order of the stores is sorted based on the minimum relationship of the value V (si) of the store Si calculated in step S500, and the value V (si) of the upper or lower store and one terminal shown in FIG. The value V (si) per unit and the terminal possession number a (si) are displayed on the
さらに、ここでは、ステップＳ４９０で算出した取引時間帯ｔi と取引Ｔi と媒体Ｍi の組み合わせごとの取引件数ｎｓi（ｔi ，Ｔi ，Ｍi ）を、図３８（ｂ）に示す店舗詳細表１７２として、出力装置１０３に表示してもよい。
Furthermore, here, the transaction number nsi (ti, Ti, Mi) for each combination of the transaction time period ti, the transaction Ti, and the medium Mi calculated in step S490 is output as the store detail table 172 shown in FIG. You may display on the
あるいは、マスタ１０４に予め記録されている各店舗ｓの位置情報（ｘｓ，ｙｓ）を読込み、図３８（ｃ）に示す、緯度を縦軸１７３、経度を横軸１７４、価値をバブルの大きさ１７５にとり、店舗の価値Ｖ（ｓi ）または端末１台当りの価値Ｖ（ｓi ） の大きさと店舗位置とを示すバブルチャート１７６を表示してもよい。
Alternatively, the location information (xs, ys) of each store s recorded in advance in the
さらに、ここでは、任意の店舗が選択された場合に、その店舗の端末保有台数ａ（ｓi ）を増加させた場合の端末１台当りの価値ｖ’（ｓi ） ＝Ｖ（ｓi ）／（ａ（ｓi ）＋１）または端末保有台数ａ（ｓｉ）を減少させた場合の端末１台当りの価値ｖ’（ｓｉ）＝Ｖ（ｓi ）／（ａ（ｓi ）−１）を算出するようにしてもよい。これにより、他店舗の端末１台当りの価値と比べて妥当な保有台数を算出する。 Furthermore, here, when an arbitrary store is selected, the value per terminal v ′ (si) = V (si) / (a when the terminal possession number a (si) of the store is increased. (Si) +1) or the value v ′ (si) = V (si) / (a (si) −1) per terminal when the terminal possession number a (si) is decreased. Also good. As a result, a reasonable number of units is calculated as compared with the value per terminal of another store.
また、入力装置１０１にて任意の位置（ｘi ，ｙi ）が入力されると、マスタ１０４より店舗Ｓi の位置情報（ｘｓi ，ｙｓi ）を読込、任意の地点の距離Ｒi を算出し、少なくとも１つ以上の距離Ｒi が小さい店舗Ｓi を付近店舗として抽出し、この抽出された店舗Ｓi の端末１台当りの価値ｖ（ｓi ）から、付近店舗の端末１台当りの価値ｖ（ｓ付近）を算出することもできる。ここでは付近店舗の端末１台当りの価値として抽出された店舗Ｓi の端末１台当りの価値ｖ（ｓi ）の平均値Σｖ（ｓi ）／ｍまたはΣｎ（ｓi ，ｔ）／ｍを用いる。
When an arbitrary position (xi, yi) is input by the
このように、本実施の形態では、電子ジャーナルデータ１００の取引終了時刻と取引種別情報と媒体種別情報とから、取引店舗または取引端末の価値を算出することが可能となる。これにより取引端末の稼働状況による収益や原価を把握し、他店舗や他店舗の取引端末に比べた価値を把握し、価値の高い店舗への取引端末の増設や、価値の低い店舗からの取引端末の撤収が可能になる。
As described above, in the present embodiment, the value of the transaction store or the transaction terminal can be calculated from the transaction end time, the transaction type information, and the medium type information of the
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。 As mentioned above, the invention made by the present inventor has been specifically described based on the embodiment. However, the present invention is not limited to the embodiment, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention. Needless to say.
１００…電子ジャーナルデータ、１０１…入力装置、１０２…データ分析部、１０３…出力装置、１０４…マスタ、１０５…バス、１０６…データ抽出部、１０７…取引件数集計部、１０８…平均取引件数集計部、１０９…順位算出部、１１０…取引件数比較部、１１１…データ成形部、１１２…処理時間算出部、１１３…連続取引算出部、１１４…インタフェイス選択算出部、１１５…取引端末価値算出部。
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記電子ジャーナルデータの分析処理を行うデータ分析部と、
前記データ分析部での分析結果を出力する出力部と、を備え、
前記データ分析部は、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを、前記取引時刻属性に基づいて所定の時間範囲で抽出し、予め前記取引属性において集計する値の種類を設定し、抽出した前記電子ジャーナルデータを、設定された前記集計する値の種類に基づいて集計し、集計結果を前記取引属性で並び替えて、前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。 A database for storing electronic journal data in which transaction attributes including transaction time attributes in transactions of an automatic transaction apparatus are recorded;
A data analysis unit for analyzing the electronic journal data;
An output unit that outputs an analysis result in the data analysis unit,
The data analysis unit extracts the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute, sets in advance the types of values to be aggregated in the transaction attribute, and extracts the extracted An electronic journal data analysis system that aggregates electronic journal data based on the set types of values to be aggregated, sorts the aggregation results by the transaction attributes, and outputs the result to the output unit.
前記データ分析部は、前記取引属性の前記集計結果が予め設定された条件となる場合に、ハイライト表示として前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The said data analysis part is an electronic journal data analysis system which outputs to the said output part as a highlight display, when the said total result of the said transaction attribute becomes the conditions set beforehand.
前記取引属性は、前記取引時刻属性および取引店舗属性を含み、
前記取引店舗属性において集計する値の種類は取引件数であり、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて集計した取引件数の平均値を算出する平均取引件数集計部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて、店舗ごとの取引件数を算出する取引件数集計部と、
前記店舗ごとの取引件数と、前記取引件数の平均値とを、前記取引時刻属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記取引件数と前記取引件数の平均値との差分が、予め設定された条件となる前記取引時刻属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute and transaction store attribute,
The type of value to be aggregated in the transaction store attribute is the number of transactions,
The data analysis unit
A data extraction unit for extracting the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute;
An average transaction number counting unit that calculates an average value of the number of transactions calculated based on the transaction store attribute from the extracted electronic journal data;
Based on the transaction store attributes from the extracted electronic journal data, a transaction number totaling unit that calculates the number of transactions for each store;
The number of transactions for each store and the average value of the number of transactions are output to the output unit as information for comparison display with the transaction time attribute, and the difference between the number of transactions and the average value of the number of transactions is An electronic journal data analysis system comprising: a transaction number comparison unit that extracts a value of the transaction time attribute as a preset condition and outputs the value as a highlight display to the output unit.
前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、および取引媒体種別属性を含み、
前記取引媒体種別属性において集計する値の種類は取引件数および取引比率であり、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて前記取引媒体種別属性ごとに集計した前記取引件数または前記取引比率の平均値を算出し、抽出した前記電子ジャーナルデータから店舗ごとに前記取引媒体種別ごとの前記取引件数または前記取引比率を算出する平均取引件数集計部と、
前記取引件数または前記取引比率の平均値と、店舗ごとの前記取引件数または前記取引比率とを、前記取引店舗属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記取引媒体種別属性ごとの前記取引件数または前記取引比率が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute, transaction store attribute, and transaction medium type attribute,
The types of values to be aggregated in the transaction medium type attribute are the number of transactions and the transaction ratio,
The data analysis unit
A data extraction unit for extracting the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute;
An average value of the number of transactions or the transaction ratio calculated for each transaction medium type attribute based on the transaction store attribute from the extracted electronic journal data is calculated, and the transaction medium is calculated for each store from the extracted electronic journal data. An average transaction count calculating unit for calculating the transaction count or the transaction ratio for each type;
As the information for comparing and displaying the number of transactions or the average value of the transaction ratio and the number of transactions or the transaction ratio for each store in the transaction store attribute, output to the output unit, and for each transaction medium type attribute Analyzing electronic journal data, having a transaction number comparison unit that extracts a value of the transaction store attribute that is a condition in which the number of transactions or the transaction ratio is set in advance, and outputs the value as a highlight display to the output unit system.
前記取引属性は、前記取引時刻属性および取引店舗属性を含み、
前記取引店舗属性において集計する値の種類は単位時間単位端末あたりの取引件数であり、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて集計した前記取引件数の平均値を算出する平均取引件数集計部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて、店舗ごとの取引件数を算出する取引件数集計部と、
前記取引店舗属性ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引時刻属性の値を抽出し、抽出した前記取引時刻属性の値における前記店舗ごとの前記取引件数と、前記取引件数平均値とを、前記取引店舗属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記店舗ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute and transaction store attribute,
The type of value to be aggregated in the transaction store attribute is the number of transactions per unit time unit terminal,
The data analysis unit
A data extraction unit for extracting the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute;
An average number of transactions counting unit that calculates an average value of the number of transactions calculated based on the transaction store attributes from the extracted electronic journal data;
Based on the transaction store attributes from the extracted electronic journal data, a transaction number totaling unit that calculates the number of transactions for each store;
The value of the transaction time attribute, which is a condition in which the number of transactions for each transaction store attribute is set in advance, is extracted, and the number of transactions for each store in the extracted value of the transaction time attribute, and the average number of transactions Is output to the output unit as information to be compared and displayed by the transaction store attribute, and the value of the transaction store attribute that is a condition in which the number of transactions for each store is set in advance is extracted as a highlight display. An electronic journal data analysis system, comprising: a transaction number comparison unit that outputs to the output unit.
前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、および取引端末属性を含み、
前記取引端末属性において集計する値の種類は取引件数であり、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから端末ごとに前記取引件数を算出する取引件数集計部と、
前記端末ごとの前記取引件数の情報を、前記出力部に出力し、前記端末ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引端末属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力し、店舗の前記端末ごとの前記取引件数の情報を、前記出力部に出力し、前記店舗の前記端末ごとの前記取引件数が予め設定された条件となる前記取引端末属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute, transaction store attribute, and transaction terminal attribute,
The type of value to be aggregated in the transaction terminal attribute is the number of transactions,
The data analysis unit
A data extraction unit for extracting the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute;
A transaction number counting unit that calculates the number of transactions for each terminal from the extracted electronic journal data;
The information on the number of transactions for each terminal is output to the output unit, the value of the transaction terminal attribute that is a condition for which the number of transactions for each terminal is set in advance is extracted, and the output is displayed as a highlight display. Information on the number of transactions for each terminal of the store is output to the output unit, and the value of the transaction terminal attribute is a condition in which the number of transactions for each terminal of the store is set in advance. An electronic journal data analysis system, comprising: a transaction number comparison unit that extracts and outputs to the output unit as a highlight display.
前記取引属性は、前記取引時刻属性および取引店舗属性を含み、
前記取引時刻属性において集計する値の種類は累積処理時間であり、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータの前記取引時刻属性の値から取引処理時間を算出し、前記取引処理時間から前記取引店舗属性に基づいて集計した累積取引処理平均時間を算出し、前記取引処理時間から店舗ごとの累積取引処理時間を算出し、前記累積取引処理時間から所定の時間範囲での空き時間を算出する処理時間算出部と、
前記店舗ごとの前記空き時間を、前記取引店舗属性で比較表示する情報として、前記出力部に出力し、前記店舗ごとの前記空き時間が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力する取引件数比較部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute and transaction store attribute,
The type of value to be aggregated in the transaction time attribute is cumulative processing time,
The data analysis unit
A data extraction unit for extracting the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute;
Calculate transaction processing time from the value of the transaction time attribute of the extracted electronic journal data, calculate cumulative transaction processing average time based on the transaction store attribute from the transaction processing time, store from the transaction processing time A processing time calculation unit that calculates a cumulative transaction processing time for each, and calculates a free time in a predetermined time range from the cumulative transaction processing time;
The vacant time for each store is output to the output unit as information for comparison display with the transaction store attribute, and the value of the transaction store attribute that is a condition set in advance for the vacant time for each store is extracted. And an electronic journal data analysis system having a transaction number comparison unit for outputting to the output unit as a highlight display.
前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、および取引者属性を含み、
前記取引者属性において集計する値の種類は、連続取引件数、連続取引回数、または連続取引者であり、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、同一取引者が連続取引している前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引者属性ごとの連続取引回数を算出し、抽出した前記電子ジャーナルデータから連続取引ごとの連続取引件数を算出し、抽出した前記電子ジャーナルデータから前記連続取引回数が少なくとも１回以上の取引者リストの情報を、前記出力部に出力する連続取引算出部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute, transaction store attribute, and trader attribute,
The type of value to be aggregated in the trader attribute is the number of continuous transactions, the number of continuous transactions, or a continuous trader,
The data analysis unit
Based on the transaction time attribute, a data extraction unit that extracts the electronic journal data stored in the database in which the same transaction is continuously traded in a predetermined time range;
The number of continuous transactions for each trader attribute is calculated from the extracted electronic journal data, the number of continuous transactions for each continuous transaction is calculated from the extracted electronic journal data, and the number of continuous transactions is calculated from the extracted electronic journal data. An electronic journal data analysis system, comprising: a continuous transaction calculation unit that outputs information of at least one transaction list to the output unit.
前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、およびインタフェイス選択属性を含み、
前記インタフェイス選択属性において集計する値の種類は取引件数であり、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから前記取引店舗属性に基づいて集計した店舗ごとにインタフェイスが選択された取引件数を算出し、前記店舗ごとの前記取引件数を、前記取引店舗属性で表示する情報として、前記出力部に出力し、特定の店舗に対して、他の店舗との差分が予め設定された条件となる前記取引店舗属性の値を抽出し、ハイライト表示として、前記出力部に出力するインタフェイス選択算出部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute, transaction store attribute, and interface selection attribute,
The type of value to be aggregated in the interface selection attribute is the number of transactions.
The data analysis unit
A data extraction unit for extracting the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute;
As the information for calculating the number of transactions in which the interface is selected for each store aggregated based on the transaction store attribute from the extracted electronic journal data, and displaying the transaction number for each store as the transaction store attribute, An interface that outputs to the output unit, extracts a value of the transaction store attribute that is a condition for which a difference from another store is set in advance for a specific store, and outputs the value as a highlight display to the output unit. An electronic journal data analysis system, comprising: a face selection calculation unit.
前記店舗の取引店舗位置属性を含むマスタのデータベースを備え、
前記インタフェイス選択算出部は、
特定の店舗が選択されると前記取引店舗位置属性から付近の店舗を抽出し、抽出された前記店舗の位置情報を、前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 9,
Comprising a master database containing transaction store location attributes of the store;
The interface selection calculation unit
An electronic journal data analysis system that, when a specific store is selected, extracts nearby stores from the transaction store location attribute and outputs the extracted location information of the store to the output unit.
前記取引属性は、前記取引時刻属性、取引店舗属性、取引媒体種別属性、および取引端末属性を含み、
前記データ分析部は、
前記取引時刻属性に基づいて、所定の時間範囲で、前記データベースに格納された前記電子ジャーナルデータを抽出するデータ抽出部と、
抽出した前記電子ジャーナルデータから店舗ごとに時間範囲、取引種別、および媒体種別の組み合わせでの取引件数を算出する取引件数集計部と、
前記時間範囲、前記取引種別、および前記媒体種別の組み合わせごとに利益単価および原価とを記憶し、前記取引件数、前記利益単価、および前記原価から前記店舗ごとの価値を算出し、前記価値と前記店舗ごとの端末台数情報とから端末１台当りの価値を算出し、前記店舗ごとの前記端末１台当りの価値を、前記取引店舗属性で表示する情報として、前記出力部に出力する取引端末価値算出部と、を有する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 1,
The transaction attributes include the transaction time attribute, transaction store attribute, transaction medium type attribute, and transaction terminal attribute,
The data analysis unit
A data extraction unit for extracting the electronic journal data stored in the database in a predetermined time range based on the transaction time attribute;
A transaction number totaling unit that calculates the number of transactions in a combination of time range, transaction type, and medium type for each store from the extracted electronic journal data;
A profit unit price and a cost are stored for each combination of the time range, the transaction type, and the medium type, and a value for each store is calculated from the number of transactions, the profit unit price, and the cost, and the value and the The value of each terminal is calculated from the terminal number information for each store, and the value for each terminal for each store is output to the output unit as information to be displayed as the transaction store attribute. And an electronic journal data analysis system.
前記店舗の取引店舗位置属性を含むマスタのデータベースを備え、
前記取引端末価値算出部は、特定の位置が選択されると前記取引店舗位置属性から選択された位置付近の店舗を抽出し、前記特定の位置付近の店舗の価値の情報を、前記出力部に出力する、電子ジャーナルデータの分析システム。 The electronic journal data analysis system according to claim 11,
Comprising a master database containing transaction store location attributes of the store;
The transaction terminal value calculation unit extracts a store near the selected location from the transaction store location attribute when a specific location is selected, and stores information on the value of the store near the specific location in the output unit. Electronic journal data analysis system to output.
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